لا يوجد تعريف مقبول عالميًا للأدوار داخل المنظمة. من الناحية العملية ، على الرغم من ذلك ، لا تتطابق المسميات الوظيفية غالبًا مع الواجبات الفعلية. تختلف الآراء حول المهام والقدرات المطلوبة للعديد من الوظائف في مجال الأعمال ، مما يؤدي إلى انتشار الذعر. يعد عالم البيانات مقابل محلل البيانات مثالين معروفين حيث يبدو أن العديد من الناس يعتقدون أن عالم البيانات هو مجرد عبارة مفرطة الاستخدام لمحلل البيانات. اقرأ المزيد لمعرفة الاختلافات بين عالم البيانات ومحلل البيانات ومهندس البيانات وراتبه. أضفنا أيضًا معلومات مفصلة حول الاختلافات بين محلل البيانات ومحلل الأعمال حتى لا تشعر بالارتباك بشأن المهنتين. استمتع بالرحلة!
ماذا يفعل محلل البيانات؟
تتمثل الوظيفة الأساسية لمحلل البيانات في تجميع المعلومات التي يمكن استخدامها من قبل الإدارة العليا لاتخاذ قرارات مستنيرة. التحليل الإحصائي هو محور هذا المجال ، والذي يهدف إلى تقديم إجابات وحلول لمجموعة واسعة من التحديات. يستفسر محلل البيانات عن قواعد البيانات العلائقية باستخدام تقنيات مثل لغة الاستعلام الهيكلية. قد يكون محلل البيانات مسؤولاً أيضًا عن "تنظيف" البيانات أو تحويلها إلى تنسيق قابل للاستخدام عن طريق إزالة أي معلومات زائدة عن الحاجة أو غير دقيقة أو تحديد كيفية حساب أي فجوات في مجموعة البيانات.
أيضًا ، يتمثل الدور النموذجي لمحلل البيانات في الإشراف على التنقيب عن البيانات وتنظيفها وتحليلها كجزء من فريق متعدد التخصصات مكلف بتحديد أهداف المنظمة. يقوم محلل البيانات بتطوير وتقديم النتائج التي توصلوا إليها باستخدام لغات الكمبيوتر مثل R و SAS وأدوات تصور البيانات مثل Power BI و Tableau ومهارات الاتصال الفعال.
ماذا يفعل عالم البيانات؟
ينصب التركيز الأساسي لعالم البيانات عادةً على تطوير إجراءات نمذجة البيانات. إنها تستفيد من تطوير النماذج الحسابية الخارجية للتنبؤ. لذلك ، من الممكن أن يكرس علماء البيانات مزيدًا من الوقت لتطوير أدوات وأنظمة أتمتة وأطر عمل جديدة.
عند المقارنة بمحلل البيانات ، قد يكون عالم البيانات أكثر اهتمامًا بإنشاء طرق جديدة لجمع البيانات اللازمة لمواجهة تحديات العمل الصعبة. إن امتلاك حدس العمل والقدرة على التفكير النقدي مفيد أيضًا في استخلاص النتائج من الحقائق. تعد الخبرة في الرياضيات والإحصاء ضرورية لعالم البيانات ، وكذلك قدرات حل المشكلات الإبداعية لدى المتسلل.
ما هو عالم البيانات مقابل محلل البيانات؟
يقوم محلل البيانات بتحليل المعلومات التي تم جمعها بالفعل ، بينما يقوم علماء البيانات بتطوير مناهج جديدة لجمع المعلومات ودراستها. إذا كنت ماهرًا في التعامل مع الأرقام والإحصاءات وأجهزة الكمبيوتر ، فقد يكون هذا مجالًا رائعًا للعمل بالنسبة لك. فيما يلي الاختلافات بين محلل البيانات وعالم البيانات:
- في حين أن محلل البيانات ليس مطلوبًا أن يكون لديه فطنة تجارية أو قدرات متطورة لتصور البيانات ، يجب أن يمتلك عالم البيانات كليهما من أجل ترجمة البصيرة إلى قصة عمل.
- بينما قد ينظر محلل البيانات إلى البيانات من مصدر واحد ، مثل نظام إدارة علاقات العملاء ، فإن عالم البيانات سوف ينظر في البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر.
- بينما يجيب محلل البيانات على أي استفسارات تطرحها عليه الشركة ، سيأتي عالم البيانات بأسئلة من شأنها أن تساعد الشركة بالفعل.
- في حين أنه من الضروري في بعض الأحيان فقط لمحلل البيانات أن يكون لديه خبرة مباشرة في التعلم الآلي أو أن يكون بارعًا في الإحصاء ، فإن الالتزام الأساسي لعالم البيانات هو القيام بذلك.
- يكون علماء ومحللو البيانات أكثر كفاءة في عملهم عندما يكون لديهم وصول إلى مستودع لأمثلة التعليمات البرمجية التي تم حلها مسبقًا.
- تشمل واجبات محلل البيانات العرض المتكرر للتقرير وتطبيق الأساليب التحليلية. ومع ذلك ، يركز عالم البيانات على أطر البيانات وأتمتة المهام من أجل مواجهة التحديات المعقدة.
محلل البيانات مقابل عالم البيانات - التعليم
للعمل كمحلل بيانات مقابل عالم بيانات ، لا تحتاج إلى تدريب رسمي بعد المدرسة الثانوية. يجب أن تكون حاصلاً على درجة البكالوريوس أو أعلى في موضوع ذي صلة ، مثل علوم الكمبيوتر أو تكنولوجيا المعلومات أو الهندسة الكهربائية أو الميكانيكية. من المقبول أيضًا إكمال برنامج للحصول على درجة في الرياضيات أو الإحصاء أو الاقتصاد. تحتاج إلى معرفة خصوصيات وعموميات صناعتك الحالية أو الصناعة التي تتقدم للعمل فيها. هناك مجال للتقدم في مجالات تحليل البيانات مقابل علم البيانات حتى بدون درجة الماجستير.
محلل البيانات مقابل عالم البيانات- المهارات
بعض القدرات المطلوبة من محلل البيانات مقابل عالم البيانات متشابهة ، لكن الدورين لا يزالان مختلفين. يستدعي كلا الموقفين الكفاءة في الرياضيات الابتدائية ، والإلمام بالخوارزميات ، والكفاءة في الاتصال الكتابي والشفهي ، والإلمام بهندسة البرمجيات.
تعد SQL والتعبيرات العادية من الأدوات الرئيسية في مجموعة أدوات محلل البيانات. يمكن للمحللين إنشاء سرد من البيانات بقليل من الفضول العلمي. ومع ذلك ، يتجاوز عالم البيانات قدرات محلل البيانات من خلال امتلاك خلفية قوية في النمذجة والتحليلات والرياضيات والإحصاء وعلوم الكمبيوتر. يتميز علماء البيانات عن محللي البيانات بمهاراتهم الفائقة في الحكم وسرد القصص ، مما يسمح لهم بإقناع المديرين التنفيذيين لتكنولوجيا المعلومات وأصحاب المصلحة في الأعمال بتغيير نهجهم في التعامل مع مشكلة ما.
محلل البيانات مقابل عالم البيانات: الأدوار والمسؤوليات
قد تتغير واجبات محلل البيانات مقابل عالم البيانات بناءً على القطاع الذي يعملون فيه وموقعهم الفعلي. قد يشكل العثور على السبب الجذري لمشكلة ما ، مثل الانخفاض في المبيعات أو تطوير لوحات معلومات مؤشرات الأداء الرئيسية ، يوم محلل البيانات. من ناحية أخرى ، يستخدم علماء البيانات أطر عمل البيانات الضخمة مثل Spark وأساليب نمذجة البيانات للتنبؤ بالأحداث المستقبلية.
إذا كنت تريد أن تعرف ما يمكن توقعه من شركة ما ، فقد يساعدك ذلك في دراسة الوصف الوظيفي. قد يُطلب من محللي البيانات القيام بعمل علماء البيانات والعكس صحيح في مواقف محددة. فيما يلي أدوار ومسؤوليات محلل البيانات مقابل عالم البيانات.
أدوار ومسؤوليات محللي البيانات
- استجواب البيانات المستندة إلى SQL.
- تحليل وتوقعات البيانات المستندة إلى Excel.
- تطوير لوحة معلومات برمجيات ذكاء الأعمال.
- يتم إجراء تحليلات للنكهات المختلفة ، مثل الوصف والتشخيص والتنبؤ والوصفات الطبية.
أدوار ومسؤوليات علماء البيانات
- قد يستغرق تنظيف البيانات ما يصل إلى 60٪ من جهد عالم البيانات.
- استخراج المعلومات عن طريق إنشاء خطوط أنابيب ETL أو باستخدام واجهات برمجة التطبيقات.
- تستخدم لغات الترميز (مثل Python و R) لتنظيف البيانات.
- تُستخدم طرق التعلم الآلي ، مثل معالجة اللغة الطبيعية ، والانحدار اللوجستي ، و kNN ، والغابة العشوائية ، وتعزيز التدرج ، لإجراء التحليل الإحصائي.
- الاستفادة من برامج مثل Tensorflow لبناء وتدريب نماذج التعلم الآلي ، ثم استخدام هذه النماذج لتبسيط المهام الروتينية مثل إنشاء المكتبات.
- يتم تطوير Hadoop و Spark وأدوات البنية التحتية للبيانات الضخمة الأخرى مثل Pig and Hive.
- يستخدم كل موقع تحليل البيانات لإبلاغ الخيارات الاستراتيجية. تعتبر أدوات SQL و BI و SAS الدعائم الأساسية لمجموعة أدوات محلل البيانات ، في حين أن Python و JAVA والتعلم الآلي هي الأدوات المفضلة لعلماء البيانات.
محلل البيانات مقابل عالم البيانات - النمو الوظيفي
يجب عليك البحث عن وظيفة كمحلل بيانات على مستوى الدخول إذا كنت ترغب في بدء مهنة في التحليلات. سيعطيك هذا بعض الخبرة في تحليل البيانات من الأعمال التجارية الفعلية. ستستخدم معرفتك بقواعد البيانات وأدوات ذكاء الأعمال وإنشاء التقارير بشكل جيد أثناء تحليل المعلومات الحيوية. كبير محللي البيانات أو مستشار البيانات هو شخص قام بتحديث قدراته ، ويستخدم منهجيات متقدمة لتحليل البيانات ويطبق الرياضيات في عملهم.
الرعاية الصحية والتجارة الإلكترونية والتصنيع والخدمات اللوجستية والعديد من المجالات الأخرى ليست سوى عدد قليل من العديد من المجالات التي تستخدم علماء البيانات. يزداد الطلب على علماء البيانات في جميع أنحاء العالم حيث تبحث الشركات عن خبراء يمكنهم استخدام البيانات لإبلاغ الخيارات الاستراتيجية ودفع توسع الشركة. هناك نقص في علماء البيانات الأكفاء ، وتكافح الشركات لسد فجوة المهارات الناتجة. من خلال الممارسة والتعليم والتعرض لعالم الشركات ، قد يتعلم أي شخص الأدوات اللازمة ليصبح عالم بيانات مؤهلًا. فرص التقدم في الرتبة وأن تصبح عالم أبحاث هائلة.
3. عالم البيانات مقابل راتب محلل البيانات
محلل البيانات مقابل عالم البيانات هما من أكثر المهن ربحًا في جميع أنحاء العالم. يختلف راتب عالم البيانات مقابل محلل البيانات حسب الدرجة التي تم الحصول عليها والموقع.
وفقًا لـ Glassdoor ، متوسط الراتب لمحلل البيانات في الولايات المتحدة يقترب من 70,000،100,000 دولار في السنة. يذكر غلاسدور أيضًا أنه في الولايات المتحدة ، يمكن لعالم البيانات أن يتوقع ربحًا بمعدل XNUMX دولار سنويًا.
عالم البيانات مقابل محلل البيانات مقابل مهندس البيانات
ظهرت العديد من المسؤوليات والإمكانيات الوظيفية المتعلقة بالبيانات في جميع أنحاء العالم كنتيجة مباشرة للارتفاع السريع لاقتصاد البيانات. ما يقرب من 28 ٪ من جميع الوظائف الرقمية المتوقعة ستكون في مجال علوم البيانات ، وفقًا لدراسة حديثة. بسبب الطلب المتزايد على فهم كميات متزايدة من هذه المجالات. أصبح عالم البيانات مقابل محلل البيانات مقابل مهندس البيانات مربحًا بشكل متزايد. ومع ذلك ، فإن نفس البحث يؤكد أيضًا على النقص الحاد في المواهب في هذا المجال.
يعد عدم وجود توافق في الآراء بشأن القدرات المحددة اللازمة لكل وظيفة مساهماً رئيسياً في فجوة المواهب في الصناعة. لا تحاول الشركات اليوم ملء المناصب بـ "الرافعات لجميع المهن" ، ولكن بالأحرى بالمتخصصين في مجالات محددة. تعد معرفة الفروق بين مواقع البيانات الأساسية الثلاثة (عالم البيانات مقابل محلل البيانات مقابل مهندس البيانات) أمرًا ضروريًا إذا كنت لا تريد أن يتم تصنيفك كطبيب عام. غالبًا ما يُفترض خطأً أن الوظائف المذكورة أعلاه متكافئة.
عالم البيانات مقابل محلل البيانات مقابل مهندس البيانات - الأوصاف الوظيفية والأدوار التنظيمية
لغرض اتخاذ قرارات تجارية مستنيرة ، سيستخدم عالم البيانات طرق تحليل بيانات متطورة مثل التجميع والشبكات العصبية وأشجار القرار وما إلى ذلك. يجب أن تكون متخصصًا في التعلم الآلي والإحصاءات ومعالجة البيانات ، وستكون قائد الفريق في هذا المنصب. بعد تلقي المدخلات من محللي البيانات ومهندسي البيانات ، ستكون مسؤولاً عن إنشاء رؤى تجارية قابلة للتنفيذ. يجب أن تكون بارعًا في كل من تحليل البيانات وهندسة البيانات. ومع ذلك ، يتطلب عالم البيانات مجموعات مهارات أكثر شمولاً وعمقًا.
محلل البيانات هو عضو صغير في الفريق الذي يقوم بتحليل البيانات. ستحتاج إلى أن تكون بارعًا في الأرقام لتنجح في هذا المنصب ، حيث ستكون مسؤولاً عن نقلها إلى بقية الشركة. أيضًا ، يجب أن تكون على دراية جيدة بعدد من الموضوعات مثل مبادئ معالجة البيانات وإعداد التقارير والنمذجة ، بالإضافة إلى لغات البرمجة الشائعة مثل Python وأدوات مثل Excel. يمكنك رفع الرتب من محلل بيانات إلى مهندس بيانات وأخيراً عالم بيانات مع الوقت والممارسة.
يمكن لمحللي بيانات المؤسسة وعلماء البيانات الاستفادة من خدمات مهندس البيانات. ستشمل وظيفتك كمهندس بيانات مطابقة وتنظيف المعلومات لاستخدامها في التحليل أو العمليات. يستدعي هذا الموقف شخصًا يتمتع بخلفية واسعة في بناء بنية البيانات وتطويرها وصيانتها. يعد العمل مع البيانات الضخمة وإنشاء التقارير ونقلها إلى علماء البيانات من المسؤوليات المشتركة لهذا المنصب.
عالم البيانات مقابل محلل البيانات مقابل مهندس البيانات ، - مجموعة المهارات
علماء البيانات ، على سبيل المثال ، يجب أن يجيدوا لغات برمجة متعددة (Java ، Python ، SQL ، R ، SAS ، إلخ) لأن الترميز أساسي لعملهم. مطلوب أيضًا معرفة أطر عمل البيانات الضخمة مثل Hadoop و Spark و Pig. ستساعدك معرفة أساسيات التقنيات ذات الصلة مثل التعلم العميق والتعلم الآلي على التقدم في منصبك.
ما تحتاج لمعرفته حول وظيفة محلل البيانات هو أنها أقل تقنية. هذا منصب للمبتدئين يتطلب الإلمام ببرامج مثل SAS Miner و Excel و SPSS و SSAS. سيكون من المفيد امتلاك معرفة أساسية بـ Python و SQL و R و SAS و JavaScript.
بينما يحتاج مهندسو البيانات إلى إتقان العديد من لغات البرمجة ، بما في ذلك Java و SQL و SAS و Python وغيرها. Hadoop و MapReduce و Pig و Hive و Apache Spark و NoSQL و Data Streaming ليست سوى عدد قليل من الأطر التي يجب أن تكون مرتاحًا في العمل معها.
محلل البيانات مقابل محلل الأعمال
يركز محلل البيانات مقابل محلل الأعمال بشكل مشترك على الحقائق والأرقام. ما يفعلونه به يصنع الفارق. يعتمد المحللون في هذا المجال بشكل كبير على البيانات من أجل إصدار أحكام تجارية سليمة. هدفهم النهائي هو تحليل البيانات.
يتطلب كلا الموقفين شغفًا بالبيانات ، وعقلية تحليلية ، والقدرة على التفكير في المشكلات بطريقة منهجية ، والتركيز على الصورة الأوسع. ومع ذلك ، فإن معرفة الاختلافات بين هاتين المهنتين ضروري بنفس القدر إذا كنت تحاول الاختيار بينهما. فيما يلي الاختلافات بين محلل البيانات ومحلل الأعمال:
- يستخدم محللو الأعمال البيانات للعثور على المشكلات والإجابات ، لكنهم لا يدخلون في التفاصيل الفنية للبيانات للقيام بذلك. إنهم مهتمون بالآثار التجارية للبيانات ويعملون على المستوى المفاهيمي ، ويضعون الاستراتيجيات ويتفاعلون مع أصحاب المصلحة. لكن محللي البيانات يقضون معظم وقتهم في فعل العكس: جمع البيانات من العديد من الأماكن المختلفة ومعالجتها وتنظيفها ، ثم استخدام مجموعة متنوعة من الأدوات التحليلية لاستخلاص النتائج.
- تعد الخبرة في مجال أو صناعة معينة ، مثل التجارة الإلكترونية أو التصنيع أو الرعاية الصحية ، مطلبًا شائعًا لمحللي الأعمال. على الرغم من أنهم يعتمدون بشكل أقل على الأجزاء التقنية من البحث مقارنة بمحللي البيانات ، إلا أن الأشخاص في هذه المهنة يحتاجون مع ذلك إلى أسس متينة في لغات البرمجة الشائعة وقواعد البيانات وأدوات التحليل الإحصائي.
- الأساس التعليمي القوي في إدارة الأعمال هو ميزة لا تقدر بثمن لمحللي الأعمال. يتمتع العديد من محللي الأعمال بتعليم مسبق أو خبرة في الإدارة أو التجارة أو تكنولوجيا المعلومات أو علوم الكمبيوتر أو تخصص وثيق الصلة. من ناحية أخرى ، يحتاج محللو البيانات إلى أن يكونوا على دراية جيدة بالإحصاءات المعقدة والخوارزميات وقواعد البيانات ، وبالتالي يستفيدون من امتلاك خلفية في الرياضيات أو تكنولوجيا المعلومات.
أيهما أفضل محلل البيانات مقابل عالم البيانات؟
إذا كنت تتطلع إلى اقتحام مجال التحليلات ، فإن الدور كمحلل بيانات يعد مكانًا جيدًا للبدء. إذا كنت ترغب في بناء نماذج متطورة للتعلم الآلي وتطبيق مناهج التعلم العميق لتبسيط العمل البشري ، فيجب عليك اختيار مهنة كعالم بيانات.
هل من الأسهل الحصول على وظيفة كمحلل بيانات مقابل عالم بيانات؟
هناك فرق كبير بين فئتي الوظائف في علم البيانات ، على الرغم من بعض القواسم المشتركة من حيث الأدوات والمهام. كلا المنصبين مرغوب فيهما للغاية ، لكن علماء البيانات يكسبون المزيد من المال فورًا.
هل يتطلب محلل البيانات الترميز؟
مهارات الترميز ليست مطلوبة عادة للوظائف في تحليل البيانات ، على الرغم من أن البعض منهم يجب أن يفعل ذلك كجزء من عملهم اليومي.
هل يمكن لمحلل البيانات أن يصبح عالم بيانات؟
نعم ، يمكن للفرد الذي عمل كمحلل بيانات أن يتقدم إلى دور عالم البيانات من خلال تعلم البرمجة وتحسين قدراته الرياضية والتحليلية والتعرف على خوارزميات التعلم الآلي.
افكار اخيرة
هناك طلب كبير على مهارات التحليلات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في القوى العاملة. يرتفع الطلب على كل من علماء البيانات ومحللي البيانات ويكسبون أجورًا أعلى من المتوسط نظرًا للأهمية المتزايدة للبيانات في الأعمال التجارية والاقتصادات والقطاعات الأخرى في العالم. يمكنك اختيار الشخص الذي لديك شغف بين الاثنين.
مقالات ذات صلة
- عالم المختبرات السريرية: التعريف والمتطلبات والبرنامج والوظائف
- محلل البيانات: نظرة عامة ، الراتب ، الوظيفة ، السيرة الذاتية وكل ما تحتاجه
- محلل أنظمة الأعمال: الراتب ، الوصف الوظيفي ، المهارات ، الدرجة العلمية
- مهندس بيانات: المهارة المطلوبة وراتب 2023
- عالم البيانات: التعريف والواجبات والراتب والمؤهلات والفرق
مراجع حسابات
